世界经济论坛最新报告深入研究人工智能与教育融合的现状，探讨——人工智能如何塑造学习的未来
随着工业革命和产业革命不断升级，人工智能正在对全球各行各业产生深刻影响。人工智能不仅影响未来的教育，也影响教育的未来。近日，世界经济论坛官网发布题为《塑造学习的未来：人工智能在教育4.0中的作用》的报告，深入探讨人工智能在教育领域的应用和发展趋势。
报告指出，尽管早期形态的人工智能已在教育领域应用超过60年，但近年来人工智能技术的进步正在教育领域引发深刻变革。报告以教育4.0时代的构想为目标框架，揭示了当前全球教育面临的关键挑战，分析并具象化了人工智能对传统教育模式的颠覆和重塑作用，特别关注了人工智能应用于教育的风险和应对措施，报告还结合案例和人工智能技术特性提出了推动“人工智能+教育”发展的政策建议，呼吁各国政府、企业和社会团体共同努力，实现教育领域的技术创新和变革。
教育4.0时代世界教育面临三大挑战
教育4.0时代机遇和挑战并存，报告以未来教育模式和人才培养需求为导向，分析了当前全球教育面临师资差距、管理和评价差距以及数字技能差距三方面挑战。
师资短缺形势严峻。据联合国教科文组织预估，以实现《2030年可持续发展议程》为目标，全球教师缺口数量为4400万。根据世界经济论坛《2023年未来就业报告》，今后1/4的工作岗位面临转型，劳动力市场对人才能力需求的变化，将使技能培训和终身教育需求与日俱增，教师需求缺口或将持续扩大。报告表明，吸引人才流入教师队伍的有效方式是增加薪资，并重塑教师职业发展目标，但经济合作与发展组织（以下简称“经合组织”）不少成员国现阶段尚无法提供这一支撑。
教师行政负担重且教育评价效率低。报告指出，美国和经合组织成员国教师平均花费约一半工作时间在完成行政类工作上，美国教师每周平均工作54个小时，其中仅44%的时间用于教学。加之师资缺口不断扩大，教师行政负担或将继续加重。报告指出，提高行政事务的自动化水平和学校任务的人性化水平，可有效缓解教师行政负担重这一痛点，释放教学时间，使教师更专注于因材施教等更高效能的教育环节，同时亦有利于提高教师职业吸引力。在评价方面，教学改进缺乏数据支撑。尽管评价是教学中的常见环节，但突破校际和国界的高效横向评价并不常见，如经合组织开展的国际学生评估项目（PISA）每三年才进行一次。教学成果数据的普遍性缺失，使得教育系统缺乏适应全球人才市场需求变化的灵敏度。人工智能与教育评价融合，可为教育工作者提供实时、数据驱动的洞察力，还有助于更有效地进行教学成果的非量化评价，为教学实践和课程开发等提供决策支撑，提高教育整体质量。
全球数字技能和人工智能人才短缺。具有使用人工智能和其他新兴技术工具的能力和意愿，是未来人才的重要标志之一，也是生产力增长的重要动力之一。然而，报告显示，在全球劳动力市场，此类人才短缺现象已然显现，与之相应，人工智能的发展进程也在放缓。教育是打破这一不良循环的有力抓手，报告提出，为促进经济社会持续发展，教育应该囊括有关数字技术使用的学习内容以及如何成为安全、合乎伦理道德的技术生产者和消费者的学习内容。
人工智能可从四个方面攻克教育面临的挑战
善用人工智能可为教育4.0时代带来攻克挑战、转型升级的机遇。报告有针对性地分析了人工智能技术在简化教育行政流程、提高教学评价效能、培养数字素养和实现个性化学习等方面的具体应用及效果。
人工智能可有效简化行政流程，提高教育效能。人工智能技术的发展为重新定义教育工作的性质和质量提供了机会。报告以大语言模型应用为例，认为教育环节中约占总工作量20%的文书等行政工作，可通过技术完成自动化；约占总工作量8%至20%的问题分析和解决类工作，如备课或组织教学评价等，可借助人工智能实现效能提升。报告同时强调，实现以上效果需要前期精心设计，凸显以人为本原则，如强化社会情感支持、家校共育等方面。
人工智能可提高教育评价的即时性、灵活性。人工智能有助于避免传统教学评价的线性和滞后性，不仅可以即时产生教学评价，评价实施一方还可根据教学对象实际情况或应用场景进行编程修改，灵活调整评价方式，且可以让包括学生、教师、家长、学校管理者和政府部门在内的相关方及时有效地获得分析结果，以便各方作出科学决策，实现适应未来、反馈灵敏的动态评价模式。
人工智能与教育的集成优势还在于对学生数字技能和素养的培养。数字和人工智能素养不仅包括使用数字工具和平台的能力，还包括批判性思维、解决问题的能力、创造力和对人工智能伦理的认知等。人工智能与教育融合，可为学生提供了解人工智能概念及其影响的机会。将人工智能融入课程并不意味着每个学生都必须成为人工智能专家，与之相反，重点应放在培养意识、好奇心和建立基础理解上。报告认为，数字素养可以更好地帮助学习者掌握分辨事实和错误信息的能力，以及强化对网络安全和算法风险的意识。这些都是数字时代的重要素养，也是未来人才的重要衡量指标。
人工智能技术可辅助实现个性化学习。人工智能技术可根据学习目标和学习者情况提供个性化学习内容，还可根据学习者反馈和行为偏好调整学习进度、难度和风格。在学习呈现方式上，也可通过多种模式满足学习者在视听等方面的不同需求，提高学习效果。例如，人工智能技术可帮助视听障碍学生完成全纳教育。但需注意，人工智能辅助个性化学习的最佳方式依然是由教师提供支持和引导。
防范人工智能应用于教育的问题和风险
尽管人工智能融入教育可有效提升学习体验和成果效能，为培养具有人工智能素养的未来人才做好准备，但报告也指出，各国家长、教育工作者和教育行政人员对人工智能应用于教育过程中产生的问题和隐藏的风险表示担忧。
报告指出，各国在“人工智能+教育”的实践应用中要认识到，在缺乏适当规划、安全措施、治理保障和公平框架的情况下，在教育领域快速部署人工智能应用，特别是生成式人工智能应用，存在一定的风险。人工智能在收集大量数据的同时，会产生学生数据和隐私泄露的风险。教师是教书和育人的核心角色，教师需要掌控技术，否则将出现教学秩序被技术颠覆的风险。互联网接入率等人工智能应用基本要素，还存在全球分布不均的情况，人工智能技术的应用或将增加教育鸿沟扩大的风险。另外，如果教育领域不对生成式人工智能加以规范，虚假和错误信息将对青少年认知产生严重不良后果。
报告通过各国实践案例研究，明确了在教育领域应用人工智能时规避风险的五个条件：
人工智能的应用和开发必须与教育工作者和教育政策制定者共同完成，重视教与学之间的互动，关注技术对决策的支撑作用。
人工智能的应用必须以强有力的数据隐私和安全协议为前提，确保敏感信息受到保护。实践应用需建立在对人工智能伦理的认识和理解基础上，并将数据严格控制在教育领域内。
创新人工智能技术资助的良性模式，有利于人工智能技术在教育中的深度应用和不断迭代，让各相关方对“人工智能+教育”的效果和性价比充满信心。
学生、教师和行政管理者必须享有充分的培训和提高技能的机会，以使其能够有效驾驭人工智能。
在设计应用方案时，必须重点考虑公平性和包容性，确保人工智能知识广泛普及、技术在教育领域产生广泛效益。
报告最后称，下一阶段将在教育4.0视野中深入探讨人工智能对教育的塑造作用，持续对成功案例进行研究，关注政府、企业、教育工作者和民间团体之间的广泛合作，进一步释放人工智能变革教育的潜力，为下一代塑造教育的未来。
（作者:翟雨桐,单位系教育部教育技术与资源发展中心[中央电化教育馆]）
《中国教育报》2024年05月23日第9版
